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[学位论文] 作者：陈仿雄,,
来源：广东工业大学 年份：2019
细粒度图像分类任务是计算机视觉研究领域快速发展的子领域,其分类旨在区分各种从属类别之间的微小区别,如区分不同车辆型号,不同种类的鸟等。由于细粒度图像主要表现为子类别之间的类间差异小和类内差异大的特征,使得目前相关研究在很大程度上依赖关键点的标注......
[期刊论文] 作者：陈仿雄, 程良伦, 黄国恒,,
来源：计算机系统应用 年份：2019
在针对现有的智能交通对车辆多维信息识别存在识别精度不高的情况,特别是对于车标识别,很大程度上识别结果依赖于高分辨和高质量的图像.提出了一种新的车标识别方法,用于识别...
[期刊论文] 作者：吴慧诗,程良伦,陈仿雄,
来源：计算机科学与应用 年份：2019
针对细粒度图像存在的类内差异大、类间差异小和依赖数据标注的问题,提出了一种基于显著度融合改进细粒度图像分类的算法。该算法基于一种双输入的深度神经网络,包括显著性特...
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